将Azure Pipelines用于Azure Machine Learning

Azure DevOps Services |Azure DevOps Server 2022 - Azure DevOps Server 2019

可以使用 Azure DevOps 管道自动化机器学习的生命周期。可以自动执行的操作包括：

数据准备（提取、转换、加载作）。
使用按需横向扩展和纵向扩展来训练机器学习模型。
将机器学习模型部署为公共或专用 Web 服务。
监视已部署的机器学习模型（例如性能或数据漂移分析）。

本文介绍如何创建生成machine learning模型的Azure管道并将其部署到 Azure Machine Learning。

本教程使用 Azure Machine Learning Python SDK v2 和 Azure CLI ML 扩展 v2。

先决条件

完成创建资源以开始的教程。
- 创建工作区。
创建用于训练模型的基于云的计算群集。
已安装用于在本地运行 Azure ML SDK v2 脚本的 Python 3.10 或更高版本。
安装用于Azure Pipelines的 Azure Machine Learning 扩展。可以从 Visual Studio 市场安装此扩展。

步骤 1：获取代码

从GitHub分叉以下存储库：

https://github.com/azure/azureml-examples

步骤 2：创建项目

登录到Azure。搜索并选择 Azure DevOps 组织。选择“ 查看我的组织”。选择要使用的组织。

在所选组织中，创建 project。如果您的组织中没有任何项目，您将会看到创建项目以开始的屏幕。否则，请选择仪表板右上角的“新建Project”按钮。

步骤 3：创建服务连接

可使用现有的服务连接。

Azure Resource Manager
常规

需要一个Azure Resource Manager连接才能使用Azure portal进行身份验证。

在 Azure DevOps 中，选择 Project 设置，然后选择 Service connections。
选择创建服务连接，选择Azure Resource Manager，然后选择Next。
使用标识类型和凭据的默认值。
创建服务连接。设置首选范围级别、订阅、资源组和连接名称。

步骤 4：创建管道

转到 Pipelines，然后选择 Create Pipeline。
选择 GitHub 作为源代码的位置。
可能会重定向到GitHub登录。如果是，请输入GitHub凭据。
看到存储库列表时，请选择你的存储库。
你可能会重定向到GitHub来安装Azure Pipelines应用。如果是，请选择“ 批准并安装”。
选择“初始管道”。您更新了初学者管道模板。

步骤 5：创建 YAML 管道以提交Azure Machine Learning作业

删除初始管道，并将其替换为以下 YAML 代码。在此流程中，您将：

使用 Python 版本任务设置 Python 3.10 并安装 SDK 要求。
使用 Bash 任务为 Azure Machine Learning SDK 和 CLI 运行 bash 脚本。
使用Azure CLI任务提交Azure Machine Learning作业。

选择以下选项卡之一，具体取决于使用的是Azure Resource Manager服务连接还是通用服务连接。在管道 YAML 中，将变量的值替换为与资源对应的值。

使用Azure Resource Manager服务连接
使用通用服务连接

name: submit-azure-machine-learning-job

trigger:
- none

variables:
  service-connection: 'machine-learning-connection' # replace with your service connection name
  resource-group: 'machinelearning-rg' # replace with your resource group name
  workspace: 'docs-ws' # replace with your workspace name

jobs:
- job: SubmitAzureMLJob
  displayName: Submit AzureML Job
  timeoutInMinutes: 300
  pool:
    vmImage: ubuntu-latest
  steps:
  - task: UsePythonVersion@0
    displayName: Use Python >=3.10
    inputs:
      versionSpec: '>=3.10'

  - bash: |
      set -ex

      az version
      az extension add -n ml
    displayName: 'Add AzureML Extension'

  - task: AzureCLI@2
    name: submit_azureml_job_task
    displayName: Submit AzureML Job Task
    inputs:
      azureSubscription: $(service-connection)
      workingDirectory: 'cli/jobs/pipelines-with-components/nyc_taxi_data_regression'
      scriptLocation: inlineScript
      scriptType: bash
      inlineScript: |
      
        # submit component job and get the run name
        job_name=$(az ml job create --file single-job-pipeline.yml -g $(resource-group) -w $(workspace) --query name --output tsv)

        # set output variable for next task
        echo "##vso[task.setvariable variable=JOB_NAME;isOutput=true;]$job_name"

name: submit-azure-machine-learning-job

trigger:
- none

variables:
  subscription_id: 'aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e' # replace with your subscription ID
  service-connection: 'generic-machine-learning-connection' # replace with your generic service connection name
  resource-group: 'machinelearning-rg' # replace with your resource group name
  workspace: 'docs-ws' # replace with your workspace name

jobs:
- job: SubmitAzureMLJob
  displayName: Submit AzureML Job
  timeoutInMinutes: 300
  pool:
    vmImage: ubuntu-latest
  steps:
  - task: UsePythonVersion@0
    displayName: Use Python >=3.10
    inputs:
      versionSpec: '>=3.10'

  - bash: |
      set -ex

      az version
      az extension add -n ml
      az login --identity
      az account set --subscription $(subscription_id)

    displayName: 'Add AzureML Extension and get identity'

  - task: AzureCLI@2
    name: submit_azureml_job_task
    displayName: Submit AzureML Job Task
    inputs:
      workingDirectory: 'cli/jobs/pipelines-with-components/nyc_taxi_data_regression'
      scriptLocation: inlineScript
      scriptType: bash
      inlineScript: |
      
        # submit component job and get the run name
        job_name=$(az ml job create --file single-job-pipeline.yml -g $(resource-group) -w $(workspace) --query name --output tsv)


        # set output variable for next task
        echo "##vso[task.setvariable variable=JOB_NAME;isOutput=true;]$job_name"

        # get a bearer token to authenticate the request in the next job
        export aadToken=$(az account get-access-token --resource=https://management.chinacloudapi.cn --query accessToken -o tsv)
        echo "##vso[task.setvariable variable=AAD_TOKEN;isOutput=true;issecret=true]$aadToken"

步骤 6：等待Azure Machine Learning作业完成

在步骤 5 中，你添加了一个作业来提交 Azure 机器学习任务。在此步骤中，添加另一个等待Azure Machine Learning作业完成的作业。

使用Azure Resource Manager服务连接
使用通用服务连接

如果使用Resource Manager服务连接，可以使用Machine Learning扩展。可以在 Azure DevOps extensions Marketplace 中搜索此扩展或直接转到 extension 页面。安装Machine Learning扩展。

重要

不要安装 Machine Learning （经典） 扩展。它是一个不提供相同功能的较旧扩展。

在“管道评审”窗口中，添加服务器任务。在作业的步骤部分中，选择“ 显示助手”，然后搜索 AzureML。选择AzureML Job Wait任务，然后输入作业相关的信息。

该任务有四个输入：Service Connection、Azure Resource Group Name、AzureML Workspace Name 和 AzureML Job Name。提供这些输入。这些步骤生成的 YAML 类似于以下示例：

注意事项

Azure Machine Learning作业等待任务在服务器作业上运行，该作业不使用昂贵的代理池资源，无需额外付费。服务器任务（由 pool: server 指示）与你的管道运行在同一台计算机上。有关详细信息，请参阅服务器任务。
一个 Azure Machine Learning 作业等待任务只能等待一个作业。需要为每个需要等待的作业设置单独的任务。
Azure Machine Learning作业等待任务最多可以等待两天。此限制是由 Azure DevOps pipelines设置的硬性限制。

- job: WaitForAzureMLJobCompletion
  displayName: Wait for AzureML Job Completion
  pool: server
  timeoutInMinutes: 0
  dependsOn: SubmitAzureMLJob
  variables: 
    # Save the name of the azureMl job submitted in the previous step to a variable. It will be used as an input to the AzureML Job Wait task.
    azureml_job_name_from_submit_job: $[ dependencies.SubmitAzureMLJob.outputs['submit_azureml_job_task.JOB_NAME'] ] 
  steps:
  - task: AzureMLJobWaitTask@1
    inputs:
      serviceConnection: $(service-connection)
      resourceGroupName: $(resource-group)
      azureMLWorkspaceName: $(workspace)
      azureMLJobName: $(azureml_job_name_from_submit_job)

如果使用泛型服务连接，则无法使用Azure Machine Learning扩展提供的任务。而是使用 InvokeRESTAPI 任务直接调用 API。下面的 YAML 示例演示如何使用 API。

- job: WaitForJobCompletion
  displayName: Wait for AzureML Job Completion
  pool: server
  timeoutInMinutes: 0
  dependsOn: SubmitAzureMLJob
  variables: 
    job_name_from_submit_task: $[ dependencies.SubmitAzureMLJob.outputs['submit_azureml_job_task.JOB_NAME'] ] 
    AAD_TOKEN: $[ dependencies.SubmitAzureMLJob.outputs['submit_azureml_job_task.AAD_TOKEN'] ]
  steps:
  - task: InvokeRESTAPI@1
    inputs:
      connectionType: connectedServiceName
      serviceConnection: $(service-connection)
      method: PATCH
      body: "{ \"Properties\": { \"NotificationSetting\": { \"Webhooks\": { \"ADO_Webhook_$(system.TimelineId)\": { \"WebhookType\": \"AzureDevOps\", \"EventType\": \"RunTerminated\", \"PlanUri\": \"$(system.CollectionUri)\", \"ProjectId\": \"$(system.teamProjectId)\", \"HubName\": \"$(system.HostType)\", \"PlanId\": \"$(system.planId)\", \"JobId\": \"$(system.jobId)\", \"TimelineId\": \"$(system.TimelineId)\", \"TaskInstanceId\": \"$(system.TaskInstanceId)\", \"AuthToken\": \"$(system.AccessToken)\"}}}}}"
      headers: "{\n\"Content-Type\":\"application/json\", \n\"Authorization\":\"Bearer $(AAD_TOKEN)\" \n}"
      urlSuffix: "subscriptions/$(subscription_id)/resourceGroups/$(resource-group)/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/$(workspace)/jobs/$(job_name_from_submit_task)?api-version=2024-04-01"
      waitForCompletion: "true"

步骤 7：提交管道并验证管道的运行

选择“保存并运行”。管道等待Azure Machine Learning作业完成并结束WaitForJobCompletion下的任务，其状态与Azure Machine Learning作业相同。例如：

Azure Machine Learning job Succeeded == Azure DevOps Task under WaitForJobCompletion job Succeeded
Azure Machine Learning job Failed == Azure DevOps 中 WaitForJobCompletion job Failed 的任务
Azure Machine Learning job Cancelled == Azure DevOps Task under WaitForJobCompletion job Cancelled

提示

可以在 Azure Machine Learning studio 中查看完整的Azure Machine Learning作业。

清理资源

如果不打算继续使用管道，请删除 Azure DevOps 项目。在Azure portal中删除资源组和Azure Machine Learning实例。

Last updated on 2026-03-10

通过